Дуглас Хаббард - Как измерить все, что угодно [Оценка стоимости нематериального в бизнесе]

Это не всегда неочевидно, но, тем не менее, большинство калиброванных экспертов по принятию решений интуитивно дают ответы, удивительно близкие к удовлетворяющим этому требованию. Допустим, что в нашем последнем примере ответы калиброванного эксперта на вопросы A, B и С были 55, 70 и 40 %. Но его ответы на вопросы D и E были 50 и 75 %, хотя, по логике, при таких ответах на предыдущие вопросы они должны были быть 56,5 и 68,1 %, а не 50 и 75 %. На рисунке 10.2 мы показываем, как субъективные ответы на эти вопросы соотносятся с расчетными байесовскими значениями.

Обратите внимание: для того, чтобы согласовываться с другими субъективными ответами, одно из пары байесовских значений должно быть меньше нуля, а другое — больше 100 %. Очевидно, что эти значения противоречили бы здравому смыслу, но когда калиброванные эксперты давали свои субъективные оценки, они не знали, что возникнет такая проблема. Однако в большинстве случаев полученные ответы оказались даже более близкими к «собственно байесовским», чем ожидали калиброванные эксперты (см. рис. 10.2).

На практике для того, чтобы сделать субъективные калиброванные оценки условных вероятностей внутренне непротиворечивыми, я применяю специальный метод, который называю байесовской коррекцией. Я сообщаю калиброванным экспертам, какими могли быть байесовские ответы на некоторые вопросы с учетом их ответов на другие вопросы. Затем они меняют свои оценки до тех пор, пока все их субъективные калиброванные вероятности не окажутся, по крайней мере, совместимыми друг с другом.

Интересно, что, сравнивая новую информацию со старой, люди обычно мыслят максимально логично, что крайне важно, поскольку человек способен учитывать качественную информацию, не вписывающуюся в стандартную статистику. Например, при составлении прогноза возможного влияния новой политики на имидж компании в глазах общественности (что измеряется снижением числа жалоб потребителей, ростом доходов и т. п.) калиброванный эксперт должен был бы дополнить имевшиеся у него сведения «качественной» информацией о том, какую роль эта политика сыграла в других компаниях, результатами обсуждения в фокус-группах и т. д. Даже когда имеется информация только о выборке, калиброванный специалист, обладающий байесовским инстинктом, принимает во внимание такую качественную информацию о выбранных объектах, которую не учитывают обычные статистические методы.

Убедитесь в этом сами, попытавшись ответить на следующий вопрос: увеличатся ли доходы вашей компании в следующем году? Укажите сначала свою калиброванную вероятность. Затем опросите двух-трех компетентных в этом вопросе сотрудников. Пусть они не только выскажут свое мнение, но и как-то его аргументируют, приведут какие-то детали. Теперь предложите другую субъективную вероятность того, что доходы компании увеличатся. Эта новая оценка наверняка будет отражать полученную вами новую информацию, даже если она и была по большей части качественной.

На рисунке 10.3 калиброванный эксперт (обладающий байесовским инстинктом и не страдающий как избытком, так и недостатком уверенности) сравнивается с тремя другими специалистами — использующим традиционные небайесовские методы выборки, такие как t-статистика, некалиброванным оценщиком и чистым байесовским оценщиком. Эта концептуальная схема показывает нам, как соотносятся с байесовским используемые ими подходы. Одна ось показывает, насколько специалисты уверены в своих оценках по сравнению с реальной вероятностью правильности их оценок, другая ось — насколько они учитывают предыдущую информацию.

Метод может вызвать опасения тех, кто считает себя сторонником «объективного» измерения, но это беспокойство беспочвенно. Во-первых, я уже показал, что субъективные оценки калиброванных экспертов обычно ближе к разумным величинам, чем к противоречащим здравому смыслу. Во-вторых, этот метод работает там, где «объективная» статистика из первого семестра оказывается бесполезной и единственная альтернатива — вообще ничего не оценивать. В-третьих, те же самые люди постоянно бессознательно пользуются данным методом, принимая личные решения. Например, читая статью о возможном снижении цен на жилье, они принимают в результате решение купить или продать дом вовсе не потому, что используют приведенные в ней данные в своей модели, а потому, что извлекают из нее определенную качественную информацию.